产业集聚与全要素生产率增长——基于重庆制造行业面板数据的实证分析

文章基于DEA的Malmquist指数法对2000-2011年重庆市27个制造业的全要素产率进行测算,并实证检验重庆市制造业产业集聚对全要素生产率增长的影响以及研发投入、外资直接投资和产业性质在其中的调节效应.研究结果表明:2000-2011年间,重庆制造业全要素生产率年均增长16.7％;重庆制造产业集聚促进了全要素生产率的增长;研发投入正向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;外商直接投资负向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;资本和技术密集型产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响,资源和劳动密集型产业集聚对全要素生产率增长无显著的影响.     

全要素生产率增长率的测算方法应用述评

全要素生产率及其增长率分别反映了经济增长效率的静态与动态水平,由于学界对全要素生产率增长源泉的认知仍然存在分歧,其中,在要素范畴的选择与度量指标上的不同,是影响全要素生产率增长率测算值差异的基本理论因素。全要素生产率增长率的测算方法总体上可以分为增长核算法和经济计量法两大类,在应用具体测算方法的实证研究中要充分考虑测算方法的约束条件、应用领域、研究目标和所测算经济体的经济增长模式,在此基础上,今后在核算资本存量水平时要分时期和地区测算出固定资本投资价格指数和资本折旧率,以便提高其测算结果的可靠性。     

资源环境约束下我国经济增长的源泉与动力研究

在资源环境约束的增长核算框架下,测算了全要素生产率、要素投入和生态消耗三大经济增长源泉的贡献度,按照对我国经济增长的贡献度从高到低依次是资本、能源、劳动,而全要素生产率、CO2排放量对我国经济增长的贡献度为负。这也表明,我国现行的经济增长仍然是一种粗放型的发展模式,亟待通过提升全要素生产率来转换经济增长动力。通过对影响我国全要素生产率的因素进行分析,研究发现:技术进步因素显著地促进了我国全要素生产率的增长,而制度因素则阻碍了我国全要素生产率的增长。因此,要加大教育投入和R&D通过提升人力资本水平和研发水平,以技术创新促进全要素生产率的提升;另外,要通过优化环境管制政策,健全环境标准,引导企业技术创新,促进产业结构优化调整。加快构建开放型经济体制,提高我国出口产品的附加值和竞争力。     

中国城市TFP增长与潜在增长率

利用1990～2018年间中国264个地级及以上城市的投入和产出数据,本文通过非参数DEA　Malmquist生产率指数法分析了中国城市全要素生产率增长及其分解项技术进步、技术效率、纯技术效率、规模效率等的变化及其对经济增长的贡献率,并探讨了资本和劳动对经济增长的贡献率,进一步采用HP滤波法研究了全要素生产率增长趋势、投入要素增长趋势及其波动对经济潜在增长率的影响,得出结论并提出如下政策建议：1)优化投入要素和资源的合理配置,通过技术研发、人力资本、制度变革等多种方面来提升全要素生产率增长及其对经济增长的贡献率;2）提高各地区固定资本存量的有效使用效率; 3) 提高劳动的有效参与率。     

中国三次产业要素投入与经济增长：基于岭回归经验分析

将资本、劳动和能源作为投入要素,通过构造包含有生产要素三次产业投入结构的柯布-道格拉斯生产函数,分析三次产业中的要素投入与经济增长的关系,并对产业间的要素流动对经济增长的影响进行测算.研究结果表明:从弹性系数比较来看,第三产业的要素产出效率高于第一、第二产业,劳动的产出弹性系数大于资本和能源的产出弹性系数;从要素投入方向看,在要素总量既定的条件下,要素在三次产业间的重新配置具有增长效应,第三产业资本增长份额来源于第二产业,劳动、能源投入份额全部来源于第一产业有利于实现产出最大化.     

新时代中国经济高质量发展的潜在增长率变化的生产率解释及其短期预测

效率变革是中国经济高质量发展的特征之一。本文通过生产率测算研究潜在增长率变化。首先运用1990—2015年的省级面板数据测算了中国潜在经济增长率,测算结果为中国潜在经济增长率由13.49%下降至7.71%,证明了当前经济增速下降主要是受潜在增长率下降影响。其次对潜在经济增长率下降的原因从人力资本增长率、物质资本增长率、全要素生产率增长率三个方面进行比较分析。研究发现全要素生产率增长率下降是导致潜在经济增长率下降的主要原因。进一步将全要素生产率增长率分解为技术进步增长率、技术效率增长率和规模效率增长率三部分,其中技术进步增长率是提升全要素生产率的主要因素,而技术效率增长率和规模效率增长率是导致全要素生产率增长率下降的主要因素。最后预测2016—2020年间中国潜在经济增长率为6.32%。短期内我国经济增速还将持续放缓,经济高质量发展的动力为全要素生产率提升和劳动生产率提升。     

经济新常态下制造业全要素生产率的区域比较研究——基于福建省2001—2015年的面板数据

基于福建省2001—2015年间制造业的面板数据,论文采用Cobb-Douglas生产函数模型测算了福建省各地区制造业的全要素生产率。结果显示,福建省制造业全要素生产率平均值为17.47%,劳动的平均贡献率为40.67%,资本的平均贡献率为36.90%,说明福建省制造业主要还是依靠要素投入为主,集约化程度偏低;从地区差异情况来看,虽然厦门、福州、泉州、漳州的全要素生产率要比龙岩、南平及宁德地区相对较高些,但劳动投入的贡献率依然偏高。     

财政教育投入、产业结构升级对全要素生产率的影响

财政教育投入是我国教育投入的主要力量,对于普及义务教育和形成人力资本发挥着重要作用。人力资本是提高劳动力质量和实现技术进步的主要基础,研究财政教育投入对经济增长效率的作用机制和区域差异具有很好的理论和实践意义。在内生经济增长理论框架下,探究产业结构升级在财政教育投入影响全要素生产率过程中的调节效应。从全国数据看,财政教育投入可以直接提高全要素生产率,我国东部和中部地区的产业结构升级弱化了财政教育投入对全要素生产率的促进作用,西部地区的产业结构升级增强了财政教育投入对全要素生产率的促进作用。在其他控制变量中,GDP增长率和城镇化水平对全要素生产率具有明显促进作用,对外开放程度、外商直接投资、金融深化和科技投入占比对全要素生产率的影响存在较大区域差异。据此提出相应对策建议。     

要素替代弹性与中国农业增长

基于VES生产函数,结合变截距的固定效应模型,估计了中国28个省份1978—2010年的农业资本—劳动的替代弹性,对资本—劳动替代弹性在农业增长中的作用进行实证研究。结果显示:农业生产中资本要素投入的产出弹性明显大于劳动要素投入的产出弹性,农业生产处于规模报酬递增阶段;1978—2010年间农业资本对劳动的平均替代弹性为1.529,农业资本对劳动的替代弹性促进了农业增长;全国以及东、中、西部地区的农业资本—劳动替代弹性均呈上升趋势,且替代弹性较高的省份主要集中在东部地区,中西部地区无论是农业资本—劳动替代弹性大小还是增长率均低于东部地区。以上表明我国农业生产可以促进资本对劳动的有效替代,实现农业全要素生产率的提高。     

从河南省行业视角看要素错配与ATFP潜在增长

基于含中间投入规模报酬不变C-D总产出生产函数构建要素错配测度理论及要素配置优化对总全要素生产率ATFP潜在增长的影响框架，利用河南省投入产出表及统计年鉴数据测算2002-2017年三次产业间资本和劳动要素错配及要素配置优化对ATFP潜在增长的动态影响。结果发现：2002-2017年资本及劳动在第一产业投入过多且错配均未明显改善，在第二产业均投入不足且错配均有较大改善；第三产业资本投入偏多且错配程度逐年下降并接近无错配水平、劳动投入持续不足且错配未明显改善；资本配置优化对ATFP潜在增长的贡献呈倒W形，劳动配置优化对ATFP潜在增长的贡献呈W形；2015-2017年劳动配置优化对ATFP潜在增长的贡献高于资本且差距渐增。     

基于Malmquist指数的我国航空公司业全要素生产率分析

运用Malmquist生产率指数方法,对我国5个主要航空公司2002-2006年期间的全要素生产率的变化作了测算。结果显示,2002-2006年中国航空公司业的全要素生产率的平均增长率为1.2%,生产效率总体上有所提高,并且这种增长增长同时受到综合效率改善与技术进步的影响。中国航空公司业全要素生产率水平的提高,除继续强调综合效率的重要性之外,也要进一步加强对技术进步的重视,单独依靠一个方面,全要素生产率的增长将是有限的。     

中国省域技术进步的节能偏向研究 ——基于随机前沿函数的实证分析

技术进步对不同投入要素的偏向性将带来不同的经济增长模式,偏向节能的技术进步是我国建设生态文明、促进经济可持续发展的重要支撑。采用随机前沿模型,在估算绿色全要素生产率的基础上,构建资本、劳动、能源消费的技术进步偏向指数,探讨1997—2015年我国省域技术进步是否存在节能偏向。研究发现：我国绿色全要素生产率总体上呈现增长趋势,东部区域的绿色全要素生产率年均增速高于中部和西部区域;在考虑资本、劳动和能源三种投入要素的前提下,我国省域技术进步整体上偏向于节约劳动力,技术进步的节能偏向并不显著;从时间趋势看,劳动-能源、资本-能源的技术偏向指数整体上都有所缩小,表明随着时间的推移,我国省域技术进步已经呈现出节能趋势。     

资本存量估测分歧与中国全要素生产率分析

资本存量估测分歧的关键在资本折旧率的选取,诸多文献将其取为常数,从而得到不同资本存量。运用DEA-Malmquist指数法在不同资本存量下对全要素生产率测算显示:(1)资本存量虽然差别很大,但以此估测的全要素生产率增长率及其分解几乎没有差别,资本存量准确估测的进一步发展应该建立在折旧率非常数的基础上。(2)常数折旧率下的估测显示,对全要素生产率提升的贡献,规模效率最大,之后依次是纯技术效率和技术进步,全要素生产率增长率在东、西、中部依次减弱。(3)折旧率实际并非常数,在常数折旧率估测下的结果存疑,仅作参考,但比较确定的是全要素生产率增长率在总体上低估,东部低估的程度高于中西部,并且技术进步尤其东部地区被低估的可能性很大。为了实现经济的转型升级,短期内,需要优化资源配置和推动全国市场统一,以提高技术效率;长期内,经济的可持续增长应逐步转向技术进步为主要动力,发挥东部地区技术进步的引擎作用。     

制造业全要素生产率测算及影响因素研究

Hsieh和Klenow提出了一种测算全要素生产率与资源配置效率的模型,龚关和胡关亮对该模型进行了扩展。文章在龚关和胡关亮研究的基础上,突破了投入要素的产出弹性只与行业有关的假设,构建了一个新的异质产品的垄断竞争模型。然后结合企业的微观数据,测算了中国制造业的资本配置效率、劳动配置效率和全要素生产率。最后,根据Olley和Pakes的方法测算了制造业的技术进步水平,并从技术进步和资源配置的视角分析了中国制造业全要素生产率的影响因素。研究发现：2001-2007年制造业全要素生产率平均每年增长4.93%;由于资本配置效率和劳动配置效率的双重下降,2007年以后全要素生产率明显下降;就全要素生产率的地区差异看,中西部地区越来越高,而东部地区越来越低。     

海南省农业全要素生产率及地区差异分析——基于DEA的Malmquist指数方法

应用DEA的Malmquia指数方法,对2000-2009年海南省及各市县农业全要素生产率进行测算和分解.结果表明,海南省的全要素生产率整体呈上升趋势,但增长速度缓慢,而各市县的全要素生产率差异较大.推动海南省及各县市农业生产率增长的主要原因是技术进步,技术效率则受纯技术效率和规模效率的共同影响,而海南省的规模效率普遍偏低,因此提高TFP增长率的途径应该是加快科技创新并提高投入要素的规模效益.     

安徽省工业全要素生产率分行业视角测算

运用DEA-Malmquist指数法,选取37个工业细分行业的生产要素作为投入量,细分行业的工业增加值作为产出量,测算2001～2011年安徽省37个工业细分行业的全要素生产率,以探究安徽省工业发展的潜力以及制约因素。分析结果表明：安徽省工业行业整体全要素增长率是增长的,但2010年和2011年下降;大部分细分行业的全要素增长率超过1,基本面良好,主要推动力是技术效率的提高和技术进步;高能耗、劳动密集型、增长缓慢的行业全要素增长率低于1,说明这些行业有进行产业升级的必要;轻工业、能源开发行业和高新技术行业的工业增加值较快,全要素生产率增长以及技术进步率较快。     

论产业结构优化与经济增长的互动

当经济发展进入工业化中期阶段以后,经济增长的动力已不单是资本、劳动等投入要素量的增加,而应是以科技进步、结构优化为支撑的要素生产率的提高,这正是我国转变经济增长方式的内在要求。中国经济深层次的结构矛盾恰恰昭示着我国经济依靠结构优化实现经济增长具有无限潜力。一、产业结构优化是产业结构协调化和高度化的有机统一产业结构是指社会生产各产业部门及部门内部的构成或比例。从投入的角度分析,它是指资本、劳动等经济资源在各产业及产业内部的分配比例;从产出的角度而言,产业结构则是指国民生产总值、新创造的国民收入在各…     

从全要素生产率(TFP)考察我国金融风险发生的可能

通过对1978—2003年我国全要素生产率(TFP)增长率以及资本、劳动、TFP对经济增长的贡献率的测算,我们发现:我国的TFP的增长率从1992年开始有明显下降;1994年以后,TFP对经济增长的贡献率一直在零以下;资本对经济增长的贡献率则居高不下;整个经济对资本的依赖度越来越大。我国目前正面临加息、升值和房地产价格高涨的压力,三者对资金的获取均会产生不利影响。在这种情况下,我国发生金融风险的可能性很大。     

全要素生产率与中国经济增长方式的转变

改革开放后,我国经济建设取得了巨大成就。但是,本文通过全要素生产率及其增长率的计算,得出我国经济增长总体上还是资本驱动型的结论。因此,要促进我国经济继续长期稳定的增长,必须提高我国技术水平和生产效率,转变经济增长方式,实现由资本驱动型增长向创新驱动型增长转变。     

中印经济增长差异的“近因”分析——基于劳动增进型产出分解模型的实证研究

基于新制度经济学关于经济增长原因的解释,采用劳动增进型生产函数对1980年以来中国和印度的产出进行分解,分阶段考察物质资本、人力资本和全要素生产率对两国产出的贡献程度,指出两国经济增长率出现差异的主要原因在于全要素生产率,而这一差异又与中国以制造业为主体的产业结构密不可分.